文心一言多轮对话易遗忘上下文，需通过显式复述关键信息、结构化分步提问、角色与目标锚定、插入上下文分隔标记、限制单轮信息密度五种方法提升连贯性。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
如果您在使用文心一言进行多轮对话时发现模型频繁遗忘前序内容、回答脱离上下文或逻辑断裂，则可能是由于提问方式未有效锚定对话焦点。以下是提升上下文连贯性的具体操作方法：
一、显式复述关键信息
文心一言对长距离依赖的捕捉能力受限，主动在新问题中重申上一轮的核心实体、数值、立场或任务目标，可显著降低歧义率。
1、回顾上一轮对话中对方确认的关键名词或数字，例如“您刚才提到的‘2023年Q3销售额为128万元’”。
2、将该信息作为新问题的主语或状语嵌入，例如：“基于您确认的2023年Q3销售额为128万元这一数据，请计算同比增长率。”
3、避免使用代词单独指代，如不写“它”，而写“该销售额”“此方案”“上述合同条款”。
二、结构化分步提问
将复杂需求拆解为具有明确输入输出关系的原子问题，并在每轮开头标注步骤编号与承接关系，帮助模型识别任务序列。
1、首轮提问末尾添加提示，例如：“接下来我将分三步确认方案细节，请始终关联本条需求：优化电商首页推荐算法。”
2、第二轮以“第二步：”起始，并复述第一步结论，例如：“第二步：在第一步确认的用户分群规则（新客/沉睡客/高价值客）基础上，请为沉睡客设计召回策略。”
3、后续步骤持续沿用“第N步：+前置结论复述+当前指令”的固定句式。
三、使用角色与目标锚定法
每次提问均重申当前对话的模拟角色、最终交付物形态及约束条件，构建稳定的语境框架。
1、在首问中明确定义，例如：“你作为资深电商运营顾问，需为我生成一份含AB测试指标的落地执行表。”
2、后续每轮开头重复角色与交付物，例如：“作为电商运营顾问，请继续完善这份AB测试执行表，补充第三列‘流量分配比例’。”
3、当新增约束时，必须与原始目标并列呈现，例如：“仍按AB测试执行表格式，且所有数值需保留小数点后两位。”
四、插入上下文分隔标记
在连续提问中主动插入不可省略的视觉锚点，强制模型区分话题层级与时间顺序。
1、在需要强关联的两轮之间添加分隔符，例如：“——上下文锚点：用户需求始终围绕‘618大促海报文案’——”。
2、新问题第一句直接引用分隔符中的关键词，例如：“关于‘618大促海报文案’，请调整第二版中第三段的情感强度。”
3、避免使用模糊符号如“...”“——”，必须采用含具体主题词的完整短句作分隔。
五、限制单轮信息密度过载
单次提问中混合超过三个独立变量（如时间+对象+动作+条件）会触发模型注意力稀释，需主动降维。
1、识别原问题中的变量数量，例如：“请分析2024年北京、上海、广州三地用户对A/B/C三类功能的点击率、留存率、付费转化率差异”含5个变量。
2、首轮仅锁定1–2个核心变量，例如：“先聚焦北京用户数据，对比A/B/C三类功能的点击率。”
3、待模型返回结果后，在下一轮中叠加新变量，例如：“保持北京用户与A/B/C功能维度，新增留存率指标。”
